鄭昀@玩聚sr 20100306
但是實時分析就不那麼容易了。實時分析大致有幾種：
熱門鏈結分析：把關聯結果中相對熱門、相對重要的鏈結挑出來，單獨展示，可以按時間排序或按重要性排序。oneriot比較擅長這一點，如搜尋chile。熱門鏈結的甄選一般都是依據twitter等微部落格訊息的鏈結分享次數。
語義分析：
除了oneriot外，下面再舉兩個實時分析的real time search engine**：
ubervu自稱是real-time social media analytics，頗有一些功能。
1、這樣確實能夠把關聯資訊中的噪音去除，並且讓相對更重要的資訊排在最前面。和oneriot是一樣的。
2、它還可以在每乙個story中進**感趨勢分析，但需要付費成為會員才可以檢視。估計是計算整體趨勢，個人認為這種統計方式很不靠譜。我一般都強調針對「錨」計算情感趨勢，否則無的放矢，易於失真。
3、它可以給出關聯資訊中不同social sites占多大比例，並針對不同sites畫出不同的提及次數趨勢曲線。
意義不大。但也算是一種觀察維度。
ellerdale trends處理的資料是海量的，twitter、wikipedia、還有許多各種型別的資料來源。ellerdale宣稱擅長快速索引high-volume data feeds，其中乙個資料來源就是twitter的firehose。為此他們開發了乙個容錯的分布式資料庫。
它不僅僅是搜尋引擎，它的語義引擎建立了乙個話題資料庫（它能檢測到哪些是topic，它甚至有這樣的topic：united states senate 和 united states presidential election 2008），並把topic劃分為people、sports、films、politics等分類。
它和ubervu一樣，都能提供up-to-the-second的分析能力（即基於搜尋資料之上的實時分析），幾乎沒有滯後。
你會發現它和ubervu都有乙個共同的目標：試圖更快更好地理解the information and opinions that people are sharing。
對於乙個機器自動檢測出來的topic，比如jessica alba，將進入topics分類列表，它的頁面會依次列出：
live trending會列出某個領域的top ten人物，每乙個排名都會列出三個topic，如films的。
每個topic右側都會列出乙個數字，如：3,647 mph，貌似是指每小時有多少條關聯articles或messages。
daylife的connection engine，如伍茲，如johnny depp；
evri，如史蒂夫賈伯斯，如ipad。
鄭昀@玩聚rt 北京報道
rww的《beyond twitter search: semantic analysis of the real-time web》；
kosmix的《web 3.0 and semantic search》；
鄭昀的《[語義]情感分析方向近況·0908》。
對大資料進行實時分析
大資料分析 bda 包括大資料的採集 儲存 分析 展示。而其中分析是bda的關鍵。說到分析，可以分為歷史分析和實時分析。上次我們著重提過了歷史分析，尤其是互動式歷史分析，當然還有批處理式的歷史分析。這次，我們回過頭來再談談實時分析，包括流處理 cep，等等。說到cep，複雜事件處理 complex ...
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資料實時分析平台 Heron
twitter發布了新開發的資料實時分析平台heron，以下為官方文件摘譯 我們每天在twitter上處理著數十億的事件。正如你猜測的那樣，實時分析這些事件是乙個巨大的挑戰。目前，我們主要的分析平台是開源的分布式流計算系統storm。但是隨著twitter資料規模變大和多樣化，我們的需求已經發生了改...